□蒋璟璟
现在不管是买东西、选餐厅，甚至订住宿，不少人都习惯先问一问AI，要一份推荐榜单，觉得这样既省心又靠谱。网站上遍布着各行各业的排行榜。每一个领域都能看到十几篇标题高度雷同的文章。而榜上的第一个名字，永远是同一家。但您有没有想过，这些看似权威的榜单，来源可能根本经不起推敲。它往往会给你一个看似是全网口碑汇总的靠谱排行榜，当记者顺着AI的推荐往回查时，却发现了奇怪的、山寨的网站。（央视）
AI非常擅长捕捉和处理那些结构性的信息，比如说“排行榜”这种。此外，AI也会进行大体量的“交叉验证”，对高频词汇的提取与采信，乃是其生成特定结论的通行做法。如果顺着这个逻辑，既然很多榜单里某个品牌的产品都名列前茅，那么其当然就是值得推荐的好产品了——这看似充满着“数据说话”的客观性，但殊不知，起点错了，结果只能是错得离谱。这里面，一个关键的问题，还是在于“初始榜单”的可靠性和语料的品质。
记者实测发现，很多品类的产品，相关排行榜上的第一个名字，永远是同一家。而根据很多网友分享的经历看，这个高居排行榜榜首的“名字”，往往是此前名不见经传的小厂杂牌产品。这些粗制滥造的排行榜，正常人甚至不会多看一眼，而偏偏就会被很多AI视若“珍宝”照单全收。AI吃下“垃圾榜单”，生成垃圾结果。而垃圾榜单的生成，自然是有心人专门炮制、定向投喂的。所谓“AI搜索优化”团队利用专门系统，只要输入一个关键词，就能一键生成上百万个排行榜标题……量大管够，不怕AI不迷糊。
有媒体梳理发现，过去一个月，标题中含有“排行榜”和“榜单”的网络文章和视频，新增了200多万条，其中88%都不是由官方信源发布。用AI量产榜单，再用这些榜单来影响AI，搜出来的“购物推荐”，自然是错漏百出了。AI的魔力，在于强大算力和统计学意义上的总结提炼能力。但是其短板，也很明显，特别在经验直觉、审美品位层面，很多都是幼稚园水平。不少AI大模型的思考，只是基于对他人“思考”成果的再加工，这极易被误导。
其实，只要对某些参数稍作调整国内股票配资实盘排名，对某些野鸡“排行榜”加以降权，那么AI生成的“商品推荐”结果或许就不会那么离谱。可即便如此，又能如何呢？AI生成海量数字泔水，这些泔水又反过来影响AI，如此循环反复。劣质内容经过AI的加工器一再强化，这很难说是一个去芜存菁的过程，而更像是一个渣滓沉底的过程。
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